图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. 直接上代码,函数简介都在代码注释中 //canny边缘检测 -(void)bianyuanjianceImage{ //图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. UIImage *img1 = [UIImage imageNamed:"]; IplImage *pimage = [self

卷积边界问题 图像卷积的时候边界像素,不能被卷积操作,原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠,所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理,5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理. 处理边缘 在卷积开始之前增加边缘像素,填充的像素值为0或者RGB黑色,比如3x3在四周各填充1个像素的边缘, 这样就确保图像的边缘被处理,在卷积处理之后再去掉这些边缘. openCV中默认的处理方法是: BORDER_DEFAULT 此外常用的还有如下几种: - BORDER_CONSTANT – 填充边缘

EPF滤波概述 均值与滤波的缺点:并没有考虑中心像素点对整个输出像素的贡献,实际上锚定的那个点贡献应该是最大的 高斯滤波的缺点:当边缘值梯度很大的时候,应减少中心像素点的权重,而高斯滤波没有考虑 边缘保留滤波: 高斯双边 均值迁移 局部均方差 高斯双边滤波 非局部均值滤波 example #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void ad

1.线条 # dst 相当于画板 dst=np.zeros((300,300,3),np.uint8) # #参1 图像 参2 起始点 参3 结束点 参4 颜色 line=cv2.line(dst,(100,200),(100,400),(0,0,255)) #参5 线宽 line=cv2.line(dst,(150,200),(150,400),(0,255,0),50) #参6 type 圆滑度 cv2.line(dst,(300,200),(300,400),(255,0,0),50,50

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 边缘保留滤波 十分重要(美颜的核心) # 高斯双边模糊(考虑到了像素之间差异) #双边模糊 , 边缘差距大的保留 def bi(img): #美颜滤镜 dst = cv.bilateralFilter(img , 0, 100 , 15) #第三个参数大一点(color),第四个小一点(space) cv.imshow("bi" , dst) def S

卷积边缘: 一.在进行卷积的时候,对于原图像(1,1)的位置,左.上方没有足够的像素做卷积. 二.通常,在卷积之前,在原图增加边缘像素,比如(3*3的,增加一个像素) 三.增加像素值得处理方法,通常有: (一)BORDER_DEFAULT.默认 (二)BORDER_CONSTANT.使用固定的值. (三)BORDER_REPLICATE.使用已知边缘的像素值. (四)BORDER_WRAP.用另一边的像素值来补偿填充. 四.API copyMakeBorder( Mat src, Mat dst

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

Halcon中线条提取的算子主要有: lines_color(Image : Lines : Sigma, Low, High, ExtractWidth, CompleteJunctions : ) lines_facet(Image : Lines : MaskSize, Low, High, LightDark : ) lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, Comp

原图 最终效果 1.打开图片,ctrl+j得到图层1,点击红圈处,创建图层2,放于图层1与背景层之间,填充白色作为检查效果和新的背景. 2.按图示给出的参数,用背景橡皮擦在图层1里擦吧,注意擦的时候尽量不要松手,直到擦干净为止. 3.说是擦干净为止,其实是擦不干净的,我们会看到留有许多的边缘杂色,如图示的红圈处. 4.把图放大到400%,用橡皮擦工具清除掉边缘的多余杂色(画笔的大小约在5-7之间). 5.边缘杂色清理完后的效果. 6.ctrl+j复制图层1得到图层1副本,图层的混合模式滤色,不透

纹理坐标用符点数表示,范围一般从0.0到1.0,在纹理坐标系中.纹理坐标系原点在左上侧,向右为S轴,向下为T轴.两个轴的取值范围都是0.0-1.0. 纹理映射 纹理映射:把一幅纹理图应用到相应的几何图元. 如:一个三角形图元,其3个顶点指定了纹理坐标,3组纹理坐标在右侧的纹理图中确定了需要映射的三角形纹理区域. 纹理映射的基本思想就是首先为图元中的每个顶点指定恰当的纹理坐标,然后通过纹理坐标在纹理图中可以确定选中的纹理区域,最后将选中纹理区域中的内容根据纹理坐标映射到指定的图元上. 纹理的过程实

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A

具体详细步骤如下01.打开图片,ctrl+j复制一层得到图层1,点击红圈处新建图层2,放于图层1与背景层之间,填充你喜欢的颜色,作为检查效果和新的背景图层. 02.点击图层1,用“快速选择工具”大致做一下选区,选区做好后,“调整边缘”选项就激活了. 03.选区出现了蚂蚁线. 0 e( K( y2 @" U 04.点击调整边缘选项,调出调整边缘对话框,各参数暂参考图示设置,$ c+ e+ ~8 U' L* ?用调整半径工具对人物的边缘涂抹.; @" Z: g* T" i 05.

[1]PS,文件-脚本-删除所有的空图层.   [2]设计师与美工的区别? 设计在于有思路了再去找素材, 美工在于有素材后再去设计 (思路是在大量的设计上,才累计出来的.)   [3]如何知道一张图片是否适合自己使用? 设计师筛选图片 1.1 清晰图 不清晰的都不要 1.2 分辨图 打印还是网页. 1.3 图片大小   []需要收集平时看到的一些图片,以及做好素材的整理,保证能立刻就能使用.     []背景橡皮擦. 注意一下背景橡皮擦的光标,光标中间有一个“+”的坐标,当“+”光标位置在要擦除

const canvas = document.getElementById('canvas'); // 2.画笔 --- canvas的上下文对象 const ctx = canvas.getContext('2d'); // 3.设置颜色 ---- 调色 ctx.fillStyle = "red"; // 填充颜色的设置 ctx.strokeStyle = 'blue'; // 轮廓(边框)颜色的设置 // 4.线条的设置 ctx.lineWidth = 10; // 线宽的设置

上一节我们学习了如何用路径绘制各种形状,但我们只能用默认的颜色和线条.这节就来学习设置不同的颜色和线条样式. 颜色 设置颜色主要有两个属性: fillStyle = color 设置填充颜色 strokeStyle = color 设置描边颜色 颜色值可以用十六进制也可以用一些内置的颜色字符,还可以用rgb和rgba格式. 例子: // these all set the fillStyle to 'orange' ctx.fillStyle = 'orange'; ctx.fillStyle

// 1.找到DOM节点 const canvas = document.getElementById('canvas'); // 2.画笔 --- canvas的上下文对象 const ctx = canvas.getContext('2d'); // 3.设置颜色 ---- 调色 ctx.fillStyle = "red"; // 填充颜色的设置 ctx.strokeStyle = 'blue'; // 轮廓(边框)颜色的设置 // 4.线条的设置 ctx.lineWidth =

chromatix项目必须包含有效的 ADC image.png filcker: 交流电照明灯发出的光会一定频率的抖动导致sensor图像出现行方向的水波纹,称之为filcker.目前主要的交流电频率有50HZ和60HZ两种.为了避免出现flicker,要求曝光时间大于base值时必须是base的整数倍. image.png Blacklevel Blacklevel简单的说就是黑电平,指在dark下pixel的输出值,这个值可能为正亦可能为负,在正常光照输出时需要减掉blacklevel值,

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网

图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

============================================== 版权所有:小熊不去实验室CSDN博客 ============================================== 在PHOTOSHOP里,羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果. 羽化值越大,朦胧范围越宽,羽化值越小,朦胧范围越窄.可根据你想留下图的大小来调节.算法分析:1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果2.通过控制V值的大小实现范围控制.3.V  = 255 * 当前点